尖峰神经P系统

本文提出了一种将尖峰神经元的思想融入膜计算领域的方法，为此我们引入了一类我们称之为尖峰神经P系统（简称SN P系统）的类神经P系统。在这些设备中，时间（神经元发放和/或尖峰的时刻）扮演着至关重要的角色。例如，计算的结果是指定神经元尖峰时刻之间的时间。作为数字计算设备，SN P系统被证明在计算上是完全的（无论是在生成模式还是接受模式，在后者的情况下也是在限制为确定性系统时）。如果系统中存在的尖峰数量受到限制，则SN P系统的能力会急剧下降，我们得到了半线性集合的特征。本文提出了一系列研究主题和未解问题。